Türkiye için arazi kullanımına yönelik konumsal veri altyapısının modellenmesi

Abstract

Bir Konumsal Veri Altyapısı (KVA), arazi kullanımı kararlarını alabilmek için kullanıcılar ve veri sağlayıcılar arasında etkili konumsal veri akışını sağlar. Arazi kullanımı envanterleri ortaya koyan bir KVA, hem kentlerin hem kırsal alanların sürdürülebilir yönetişimi için oldukça önemlidir. Veri setlerinin statik olduğu bir KVA'da, arazi kullanımı hakkında anlık veri elde etmek ve hızlı kararlar vermek olanaklı değildir. Bu nedenle KVA'ların, çevrimiçi veri akışı ve büyük veri mimarisi ile geliştirilmesi gerekmektedir. Bu gereklilik, nesnelerin interneti ve büyük veri kavramlarını tartışmaya taşımaktadır. Türkiye'nin arazi kullanımını izlenmesi ve yönetebilmesi için bir KVA kurulumunun gerekliliği çok açıktır. Türkiye'deki karar vericiler ve bilim adamları, güçlü bir ulusal KVA standartları çalışması gerçekleştirmiştir. Ancak, ülkemizdeki kırsal alanları, koruma alanlarını ve ekonomik arazi kullanımını ilgilendiren bir kavramsal tematik model henüz geliştirilmemiştir. Uluslarararası anlaşmalara uygun olarak, bu modelin INSPIRE Direktifi, ISO ve Arazi Parsel Tanımlama Sistemi (LPIS) standartlarını benimsemesi beklenmelidir. Türkiye'deki arazi kullanımını yönetmek için arazi kullanım planlamasını, arazi sınıflamasını ve kısıtlamaları belirleyen çok fazla sayıda mevzuat bulunmaktadır. Özellikle 5403 sayılı Toprak Koruma ve Arazi Kullanımı Yasası, kırsal parselleri ilgilendiren bir KVA tasarımındaki arazi kullanımı parametrelerini belirlemektedir. Bunun yanı sıra, bu KVA modelinin doğa olaylarını anlık olarak izleyebilecek ve arazileri sınıflandırmaya yardımcı olabilecek parametreleri araziden toplayan akıllı sensör teknolojileri ile zenginleştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışma, her türlü arazi kullanımı için sensör kullanımını ve özellik tiplerini birleştiren bir kavramsal model ihtiyacına odaklanmıştır. Çalışma, Türkiye'deki arazi kullanım reformlarını, mevcut veri setlerini ve meri mevzuatı da göz önünde bulundurmaktadır. Özellikle, kırsal alanlar için hazırlanmış veri şeması gıda güvenliği uygulamalarını ve çiftçilere yapılan hibe programlarını de desteklemektedir. Bu çalışmada üretilmiş olan bütün kavramsal şemalar, Birleşik Modelleme Dili (UML) sınıf diyagramları ile üretilmiştir. Modeldeki temalarda kullanılan özellik tiplerinin, veri türlerinin ve kod listelerinin açık tanımlarını yapan ek bir veri sözlüğü hazırlanmıştır. Bu kavramsal model, Türkiye'nin Avrupa Birliği'ne aday ülke olmasından ötürü uluslararası standartlarla ilintili olarak hazırlanmıştır. Özellikle de LPIS, INSPIRE ve ISO 19156 kataloglarını ve şartnamelerini desteklemektedir. Aynı zamanda, sürdürülebilir kalkınma hedeflerini yakalayabilmek adına arazinin kullanımının bütüncül olarak yönetilmesini sağlayan yerel bir anlayış da sunmaktadır. Bu çalışma Tarımsal İzleme ve Bilgi Sistemi (TARBİL) projesinin sensör çeşitliliğini zenginleştirmektedir. Aynı zamanda Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi (TUCBS) ile de bir arada çalışabilecek yeni tematik veri şemaları ortaya koymuştur. Yeni tematik veri şemaları, idari sınırları, her türlü koruma ve kırsal alanı, arazi kullanımını kapsamaktadır. Arazi kullanımını sınıflandıran yerli HILUCS kataloğu da oluşturulmuştur.

A Spatial Data Infrastructure (SDI) enables the effective spatial data flow between providers and users for their prospective land use analyses. The need for an SDI providing land use inventories is crucial in order to optimize sustainable management of urban and rural areas. In an SDI where datasets are static, it is not possible to make quick decisions about land use. Therefore, SDIs must be enhanced with online data flow and the capabilities to store big volumes of data. This necessity brings the concepts of the Internet of Things (IoT) and Big Data (BD) into the discussion. Turkey needs to establish an SDI to monitor and manage its land use. Even though Turkish decision-makers and scientists have constructed a solid national SDI standardization, a conceptual model for rural areas, protected areas and land use has not been developed yet. In accordance with the international agreements, this model should adopt the INSPIRE Directive and Land Parcel Identification System (LPIS) standards. In order to manage land use in Turkey, there are several legislations which characterize the land use planning, land classification and restrictions. Especially, the Soil Protection and Land Use Law (SPLUL) enforces to use a lot and a variety of land use parameters that should be available in a big rural SDI. Moreover, this model should be enhanced with IoT, which enables to use of smart sensors to collect data for monitoring natural occurrences and other parameters that may help to classify lands. This study focuses on a conceptual model of a Turkish SDI design that combines the sensor usage and attribute datasets for all sorts of land use. The study reviews Turkish land use reforms, current enterprises to a national SDI and sensor-driven agricultural monitoring. The suggested model integrates rural land use types, such as agricultural lands, meadowlands and forest lands. During the design process, available data sets and current legislation for Turkish land use are taken into consideration. Rural schema is associated also with food security databases (organic and good farming practices), non-agricultural land use applications and local/European subsidies in order to monitor the agricultural parcels on which these practices are implemented. To provide a standard visualization of this conceptual schema, the Unified Modelling Language (UML) class diagrams are used and a supplementary data dictionary is prepared to make clear definitions of the attributes, data types and code lists used in the model. This conceptual model supports the LPIS, ISO 19156 International Standard (Geographic Information: Observations and Measurements) catalogues and INSPIRE data theme specifications due to the fact that Turkey is negotiating the accession to EU; however, it also provides a local understanding that enables to manage land use holistically for sustainable development goals. It suggests an expansion for the sensor variety of Turkish agricultural monitoring project (TARBIL) and it specifies new data themes for Turkish National SDI (TUCBS). These new data themes cover administrative boundaries, all kinds of rural and protected areas, land use and related land use classification catalogues (including a local HILUCS vocabulary).